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If you understand basic mathematics and know how to program with Python, you’re ready to dive into signal processing. While most resources start with theory to teach this complex subject, this practical book introduces techniques by showing you how they’re applied in the real world. In the first chapter alone, you’ll be able to decompose a sound into its harmonics, modify the harmonics, and generate new sounds. Author Allen Downey explains techniques such as spectral decomposition, filtering, convolution, and the Fast Fourier Transform. This book also provides exercises and code examples to help you understand the material. You’ll explore: Periodic signals and their spectrums Harmonic structure of simple waveforms Chirps and other sounds whose spectrum changes over time Noise signals and natural sources of noise The autocorrelation function for estimating pitch The discrete cosine transform (DCT) for compression The Fast Fourier Transform for spectral analysis Relating operations in time to filters in the frequency domain Linear time-invariant (LTI) system theory Amplitude modulation (AM) used in radio Other books in this series include Think Stats and Think Bayes, also by Allen Downey.
Wenn Sie programmieren können, beherrschen Sie bereits Techniken, um aus Daten Wissen zu extrahieren. Diese kompakte Einführung in die Statistik zeigt Ihnen, wie Sie rechnergestützt, anstatt auf mathematischem Weg Datenanalysen mit Python durchführen können. Praktischer Programmier-Workshop statt grauer Theorie: Das Buch führt Sie anhand eines durchgängigen Fallbeispiels durch eine vollständige Datenanalyse -- von der Datensammlung über die Berechnung statistischer Kennwerte und Identifikation von Mustern bis hin zum Testen statistischer Hypothesen. Gleichzeitig werden Sie mit statistischen Verteilungen, den Regeln der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Visualisierungsmöglichkeiten und vielen anderen Arbeitstechniken und Konzepten vertraut gemacht. Statistik-Konzepte zum Ausprobieren: Entwickeln Sie über das Schreiben und Testen von Code ein Verständnis für die Grundlagen von Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik: Überprüfen Sie das Verhalten statistischer Merkmale durch Zufallsexperimente, zum Beispiel indem Sie Stichproben aus unterschiedlichen Verteilungen ziehen. Nutzen Sie Simulationen, um Konzepte zu verstehen, die auf mathematischem Weg nur schwer zugänglich sind. Lernen Sie etwas über Themen, die in Einführungen üblicherweise nicht vermittelt werden, beispielsweise über die Bayessche Schätzung. Nutzen Sie Python zur Bereinigung und Aufbereitung von Rohdaten aus nahezu beliebigen Quellen. Beantworten Sie mit den Mitteln der Inferenzstatistik Fragestellungen zu realen Daten.
Python ist eine moderne, interpretierte, interaktive und objektorientierte Skriptsprache, vielseitig einsetzbar und sehr beliebt. Mit mathematischen Vorkenntnissen ist Python leicht erlernbar und daher die ideale Sprache für den Einstieg in die Welt des Programmierens. Das Buch führt Sie Schritt für Schritt durch die Sprache, beginnend mit grundlegenden Programmierkonzepten, über Funktionen, Syntax und Semantik, Rekursion und Datenstrukturen bis hin zum objektorientierten Design. Zur aktualisierten Auflage: Diese Auflage behandelt Python 3, geht dabei aber auch auf Unterschiede zu Python 2 ein. Außerdem wurde das Buch um die Themen Unicode, List und Dictionary Comprehensions, den Mengen-Typ Set, die String-Format-Methode und print als Funktion ergänzt. Jenseits reiner Theorie: Jedes Kapitel enthält passende Übungen und Fallstudien, kurze Verständnistests und kleinere Projekte, an denen Sie die neu erlernten Programmierkonzepte gleich ausprobieren und festigen können. Auf diese Weise können Sie das Gelernte direkt anwenden und die jeweiligen Programmierkonzepte nachvollziehen. Lernen Sie Debugging-Techniken kennen: Am Ende jedes Kapitels finden Sie einen Abschnitt zum Thema Debugging, der Techniken zum Aufspüren und Vermeiden von Bugs sowie Warnungen vor entsprechenden Stolpersteinen in Python enthält.
Docker-Container bieten eine einfache, schnelle und robuste Möglichkeit, Software zu entwickeln, zu verteilen und laufen zu lassen – besonders in dynamischen und verteilten Umgebungen. Mit diesem praktischen Leitfaden lernen Sie, warum Container so wichtig sind, was durch den Einsatz von Docker möglich ist und wie Sie es in Ihren Entwicklungsprozess einbinden. Dieses Buch ist aktuell zu Docker 1.12 und ideal für Entwickler, Operations-Techniker und Administratoren – insbesondere, wenn Sie einen DevOps-Ansatz verfolgen. Es nimmt Sie mit auf eine Reise von den Grundlagen bis zum Ausführen Dutzender Container auf einem Multi-Host-System mit Networking und Scheduling. Im Verlauf des Buches erfahren Sie, welche Schritte zum Entwickeln, Testen und Bereitstellen einer Webanwendung mit Docker notwendig sind. • Beginnen Sie mit Docker, indem Sie eine einfache Webanwendung entwickeln und bereitstellen. • Nutzen Sie Techniken aus dem Continuous Deployment, um Ihre Anwendung mehrmals pro Tag in die Produktivumgebung zu bringen. • Lernen Sie Optionen und Techniken kennen, um mehrere Container gleichzeitig zu protokollieren und zu überwachen. • Befassen Sie sich mit dem Erkennen im Netzwerk und mit Services: Wie finden sich Container gegenseitig und wie verbinden Sie sie? • Orchestrieren und clustern Sie Container, um Load Balancing zu ermöglichen, Ihr System skalierbar zu machen sowie Failovers und Scheduling umzusetzen. • Sichern Sie Ihr System, indem Sie den Prinzipien der "Defense in Depth" und dem Konzept der geringsten Rechte folgen. • Setzen Sie Container ein, um eine Microservices-Architektur aufzubauen.
Wer die Methoden der digitalen Signalverarbeitung erlernen oder anwenden will, kommt ohne das weltweit bekannte, neu gefaßte Standardwerk "Oppenheim/Schafer" nicht aus. Die Beliebtheit des Buches beruht auf den didaktisch hervorragenden Einführungen, der umfassenden und tiefgreifenden Darstellung der Grundlagen, der kompetenten Berücksichtigung moderner Weiterentwicklungen und der Vielzahl verständnisfördernder Aufgaben.
Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.6, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy, IPython und Jupyter kennen.Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und zugehöriges Material des Buchs sind auf GitHub verfügbar.Aus dem Inhalt:Nutzen Sie die IPython-Shell und Jupyter Notebook für das explorative ComputingLernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennenSetzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandasBibliothek einVerwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von DatenErstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlibWenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätzen zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassenAnalysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihen-DatenFür diese aktualisierte 2. Auflage wurde der gesamte Code an Python 3.6 und die neuesten Versionen der pandas-Bibliothek angepasst. Neu in dieser Auflage: Informationen zu fortgeschrittenen pandas-Tools sowie eine kurze Einführung in statsmodels und scikit-learn.
Mit den Fortschritten in der Mikroelektronik wächst auch der Bedarf an VLSI-Realisierungen von digitalen Signalverarbeitungseinheiten. Die zunehmende Komplexität der Signalverarbeitungsverfahren führt insbesondere bei Signalen mit hoher Quellenrate auf Anforderungen, die nur durch spezielle Schaltungsstrukturen erfüllt werden können. Dieses Buch behandelt Schaltungstechniken und Architekturen zur Erzielung hoher Durchsatzraten von Algorithmen der Signalverarbeitung. Neben alternativen Schaltungstechniken zur Realisierung der Basisoperationen, Addition, Multiplikation und Division werden CORDIC-Architekturen zur Implementierung transzendenter Funktionen vorgestellt. Zur Konzeption von Systemen mit Parallelverarbeitung und Pipelining wird ein allgemeines Verfahren zur Abbildung von Signalverarbeitungsalgorithmen auf anwendungsspezifischen Architekturen erläutert. Hierzu werden beispielhaft spezielle Architekturen für Filter, Matrixoperationen und die diskrete Fouriertransformation erörtert. Architekturen programmierbarer digitaler Signalprozessoren sowie beispielhafte zugehörige Implementierungen sind eingeschlossen. Das Buch soll sowohl Studenten und Ingenieure der Elektrotechnik als auch der technischen Informatik mit Architekturkonzepten der digitalen Signalverarbeitung vertraut machen.

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